Modelos No Paramétricos y de Regresión 2025-I

Acerca del curso

El curso de Modelos No Paramétricos y de Regresión tiene como principales objetivos que los estudiantes:

• Conozcan y sepan aplicar las principales técnicas de la estadística no paramétrica.
• Conzcan el análisis de regresión como una técnica para investigar y modelar la relación entre variables.

Temario propuesto

El curso se divide en dos partes de la siguiente forma.

• Estadística no paramétrica
• Pruebas binomiales
• Pruebas de rango
• Pruebas de bondad de ajuste
• Tablas de contingencia
• Análisis de regresión y varianza
• Regresión lineal simple
• Regresión lineal múltiple
• Selección de modelos
• Análisis de varianza y de covarianza

El temario completo se puede revisar aquí.

Evaluacón

La evaluación consistirá de los siguientes elementos:

• 4 tareas (2 por cada tema) que equivalen al 20% de la calificación final e incluyen actividades a realizarse en DataCamp. Las actividades en DataCamp serán individuales y las tareas podrán realizarse en equipos de máximo 3 personas.
• 2 exámenes que equivalen al 50% de la calificación final.
• Proyecto que equivale al 30% de la calificación final.

Es importante notar que en caso de entregar un parcial no se otorgará NP como calificación final.

(Algunas) Referencias recomendadas

• Chatterjee, S. and Price, B. (2012). Regression Analysis by Example. 5ta Edición. New York: Wiley.
• Daniel, W. (2000). Applied Nonparametric Statistics. 2da Edición. USA: PWS Kent.
• Gelman, A., Hill, J., & Vehtari, A. (2021). Regression and other stories. Cambridge University Press.
• Gibbons, J.D. & Chakraborti, S. (2010). Nonparametric Statistical Inference. 5ta Edición. New York: Marcel Dekker Inc.
• Montgomery, D.C. and Peck, E.A., & Vining G.G. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis. 4ta Edición. New York: John Wiley & Sons, Inc.

Presentaciones

Códigos

Los códigos que se vean a lo largo del curso se pueden checar en este repositorio.

Tareas

Datos